2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、MEMS面內(nèi)微運動測量是MEMS動態(tài)特性測試的一項重要內(nèi)容。基于模糊圖像的MEMS面內(nèi)微運動測量方法對設(shè)備要求不高,計算量小,易于實現(xiàn)在線測量,具有廣闊的應(yīng)用前景。本文在對基于模糊圖像的MEMS面內(nèi)微運動測量方法進行深入研究的基礎(chǔ)上,針對進一步提高測量速度和測量精度的問題進行探討,研究具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。
   首先,本文對基于模糊圖像的MEMS面內(nèi)微運動測量的算法展開討論,認為在基于時間平均技術(shù)、貝塞爾條紋技術(shù)、

2、模糊邊緣檢測技術(shù)和模糊圖像相關(guān)技術(shù)的測量方法中,基于模糊圖像相關(guān)的測量方法能夠充分利用信號的相關(guān)性,以提高測量精度和測量速度,因此被選定為本論文的核心方法。
   接著,本文研究了基于模糊圖像相關(guān)的MEMS振動方向測量方法的相關(guān)原理,針對基于模糊圖像的MEMS振動方向測量方法存在測量效率低的問題,提出了改進算法,即基于模糊圖像二階微分相關(guān)的MEMS振動方向測量方法,該方法將二階微分與Radon變換和像素點聚類法結(jié)合起來,將振動方

3、向測量轉(zhuǎn)換成直線斜率檢測,有效降低了運算量,提高了振動方向測量效率。
   其次,本文研究了基于模糊圖像相關(guān)的MEMS振幅測量方法的相關(guān)原理,為提高測量精度,在進行圖像增強的基礎(chǔ)上,提出了基于分形小波插值和模糊圖像相關(guān)的MEMS振幅測量方法,提高了振幅測量精度和穩(wěn)定性,減小了測量誤差。
   最后,本文將提出的方法在MATlab7.6平臺上進行實驗驗證和分析。結(jié)果表明振動方向測量速率提高了20%,振幅測量精度達到了亞像素

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